MCP-сервер
MCP-сервер транскрибации для AI-агентов
MCP-сервер transcript.im даёт AI-клиенту инструмент транскрибации, который он может вызывать напрямую. Направьте Claude, ChatGPT, Cursor или OpenAI Agent Builder на сервер, передайте API-ключ — и модель сможет получить транскрипт по публичной ссылке, запустить пакетную обработку, экспортировать субтитры или искать по YouTube без браузера и без отдельной интеграции. Это удалённая конечная точка HTTP, поэтому размещённому клиенту нужны только URL и ключ, а не локальная установка.
- Одна удалённая конечная точка
https://mcp.transcript.im/mcp, аутентификация по вашему API-ключу — ничего устанавливать не нужно. - Одиннадцать инструментов для транскриптов, пакетной обработки, экспорта, поиска по YouTube и статистики использования.
- Никаких AI-инструментов — модель уже работает на стороне вашего клиента; сервер предоставляет транскрипты и данные платформ.
- Тот же аккаунт и тот же конвейер извлечения, которые вы уже используете через REST API.
- Длинные транскрипты разбиваются на части с помощью токена страницы, чтобы один результат не переполнил контекстное окно.
Что делает MCP-сервер transcript.im
Model Context Protocol позволяет клиенту обнаруживать и вызывать инструменты, которые публикует сервер. MCP-сервер transcript.im использует эту поверхность для одной задачи: превратить публичную ссылку на видео или аудио в транскрипт и ответить на связанные с платформой вопросы. Клиент вызывает get_transcript с URL; сервер обращается к конвейеру извлечения transcript.im, использует субтитры автора, если они есть, и переключается на AI-транскрибацию, если их нет.
- Извлечение транскрипта как инструмент — один вызов превращает ссылку в текст с таймкодами.
- Ещё и поиск по YouTube — ищите видео, находите каналы, получайте списки загрузок и элементов плейлистов, читайте метаданные субтитров.
- Пакеты и экспорт — ставьте в очередь множество ссылок, а затем экспортируйте готовый набор.
- Никакой модели внутри — сервер возвращает данные; клиент решает, что с ними делать.
Инструменты, которые может вызывать ваш агент
Транскрипты
get_transcript извлекает транскрипт по URL или читает следующую часть длинного транскрипта, а get_transcript_info возвращает метаданные видео и дорожки субтитров, которые API может для него определить, ещё до того как вы запустите извлечение. Вместе они позволяют агенту решить, стоит ли транскрибировать видео, запросить действительно нужный приоритет языка, а затем получить текст с таймкодами или без них.
Пакеты и экспорт
create_batch запускает обработку из списка URL, плейлиста или канала, get_batch сообщает статус, счётчики и следующую страницу элементов, а export_batch превращает завершённый пакет в текст или субтитры. Так агент обрабатывает весь архив автора, а не по одному ролику за раз, и одна неудачная ссылка сообщается отдельно, не отбрасывая остальные.
Поиск по YouTube
search_video находит видео или каналы по теме, get_channel определяет канал по handle или URL, list_channel_video выводит список загрузок канала, list_playlist_item проходит по плейлисту, а list_caption читает метаданные субтитров и текст транскрипта видео. Это инструменты, с помощью которых агент изучает нишу, проверяет, что опубликовал автор, и выбирает подходящий источник, прежде чем что-либо транскрибировать.
Аккаунт
get_usage возвращает сводку по использованию аккаунта, поэтому агент видит, что уже израсходовано, до запуска большого пакета или длинного канала, а не обнаруживает лимит на середине обработки.
Подключите клиент, которым уже пользуетесь
Claude
Добавьте удалённый сервер как пользовательский коннектор или зарегистрируйте его из командной строки. Claude согласует MCP-сервер, открывает его инструменты диалогу и сохраняет их доступными между ходами, так что вы можете попросить транскрипт простыми словами и затем запросить резюме, не повторяя ссылку.
ChatGPT
Добавьте MCP-коннектор и выберите аутентификацию по API-ключу. Тогда ChatGPT вызывает инструменты транскрибации как любое другое подключённое приложение: вставленная в чат ссылка на видео превращается в читаемый текст, который модель может цитировать, переводить или анализировать.
Cursor и другие редакторы
Укажите в конфигурации mcpServers редактора удалённый URL вместе с вашим API-ключом. После этого агент редактора сможет транскрибировать ссылку и записать результат прямо в ваш проект или заметки.
OpenAI Agent Builder
Добавьте MCP-инструмент с URL сервера и Bearer-учётными данными, и агент сможет использовать транскрипты как шаг внутри более крупного рабочего процесса, передавая текст в следующий этап без пользовательского коннектора.
Подключение и аутентификация
Сервер — это удалённая конечная точка HTTP, поэтому для подключения клиента нужны URL и ключ, а не установка.
- Удалённый HTTP — добавьте
https://mcp.transcript.im/mcpв свой MCP-клиент; на вашей машине ничего запускать не нужно. - API-ключ — отправьте ключ как
Authorization: Bearer <key>илиx-api-key; сервер передаёт его в REST API, поэтому действуют тот же аккаунт и те же разрешения. - Обнаружение инструментов — конечная точка отвечает на запросы обнаружения MCP, поэтому клиент может перечислить предоставляемые инструменты, прежде чем вызвать один из них.
- Те же результаты — инструменты, разбиение на части и ошибки совпадают с тем, что тот же аккаунт получает от REST API, поэтому поведение не зависит от клиента.
Длинные транскрипты остаются управляемыми
Двухчасовая запись может дать гораздо больше текста, чем модель должна получить в одном результате вызова инструмента, поэтому сервер возвращает длинные транскрипты ограниченными частями. Каждая часть сообщает truncated: true и непрозрачный nextPageToken; повторный вызов get_transcript только с этим токеном возвращает следующую часть, и агент повторяет, пока транскрипт не закончится.
- Ограниченные результаты — размер части ограничен, поэтому один результат вызова инструмента не переполнит контекстное окно и не вытеснит предыдущие рассуждения.
- Постраничная навигация без состояния — токен несёт позицию, серверная сессия между вызовами не сохраняется, поэтому следующую часть может отдать любая реплика.
- JSON-пагинация — JSON-транскрипт разбивается по сегментам, поэтому структурированный потребитель сохраняет ожидаемую схему, проходя по тексту.
- Опрос задачи — видео без субтитров возвращает id задачи, и агент опрашивает её, пока транскрипт не будет готов.
- Читаемое начало — первой части достаточно, чтобы ответить на вопрос о начале, поэтому короткий дополнительный запрос не должен вытягивать весь транскрипт.
Ошибки, на которые ваш агент может реагировать
Когда вызов инструмента завершается неудачей, сервер возвращает ошибку MCP с читаемым текстом, а не стек вызовов. Вместе с результатом передаются структурированные детали, чтобы агент мог восстановиться, а не гадать: code, HTTP-status, upgradeUrl при достижении лимита и availableLanguages, когда запрошенный язык недоступен. Это превращает тупик в следующее действие — попробовать другой язык, выбрать другую ссылку или сообщить о лимите человеку в диалоге. Модель, которая может прочитать причину сбоя, способна исправить следующую попытку, и в этом разница между агентом, который повторяет с пользой, и тем, который зацикливается на одном и том же сломанном вызове.
Похожие
Частые вопросы о MCP-сервере
Что такое MCP-сервер transcript.im?
MCP-сервер transcript.im — это интерфейс Model Context Protocol, который предоставляет извлечение расшифровок, пакетные задания, экспорт и поиск по YouTube в виде инструментов, которые может вызывать AI-клиент.
Какие клиенты могут подключиться к MCP-серверу transcript.im?
Claude, ChatGPT, Cursor, OpenAI Agent Builder и любой другой MCP-клиент могут подключиться к удалённому HTTP-эндпоинту с помощью API-ключа.
Включает ли MCP-сервер transcript.im инструменты AI?
Нет. Сервер намеренно предоставляет только инструменты для работы с данными и их извлечения, поскольку модель, которая делает пересказ или переписывает результат, уже работает на стороне клиента.
Как агент получает расшифровку по ссылке на видео?
Он вызывает инструмент расшифровки, передавая ссылку; сервер сначала использует существующие субтитры, а если их нет — переходит к AI-транскрибации, и возвращает текст с таймкодами.
Как MCP-сервер обрабатывает длинные расшифровки?
Они возвращаются ограниченными фрагментами. Каждый результат содержит флаг усечения и токен страницы; чтобы прочитать следующий фрагмент, агент снова вызывает инструмент с этим токеном.
Может ли агент запустить пакетную обработку через MCP-сервер transcript.im?
Да. Инструменты пакетной обработки принимают список URL, плейлист или канал, сообщают статус и количество и экспортируют готовый набор в виде текста или субтитров.
Работает ли MCP-сервер transcript.im с поиском и каналами YouTube?
Да. Отдельные инструменты охватывают поиск видео и каналов, определение канала, загрузки канала, элементы плейлиста и метаданные субтитров.
Как MCP-сервер аутентифицирует клиента?
Он принимает API-ключ как Bearer-токен или заголовок x-api-key и передаёт его в REST API, поэтому его вызовы попадают в тот же аккаунт, что и прямой запрос к API.
Подключите MCP-сервер transcript.im
Добавьте URL сервера в свой MCP-клиент, укажите API-ключ и попросите агента получить расшифровку.